Was ist Mustererkennung?

Das Thema Mustererkennung ist in letzter Zeit immer häufiger aufgekommen, da Computer und technologische Geräte wie Smartphones zunehmend mit unserem täglichen Leben interagieren. Mustererkennung beeinflusst inzwischen so viele unserer Erfahrungen – von unserer Nutzung sozialer Medien bis hin zu unseren Einkaufsgewohnheiten – und hat weitreichende Auswirkungen auf kritische Bereiche wie Medizin und Finanzwesen. Also: Was ist Mustererkennung?

Mustererkennung

Mustererkennung ist eine Methode zur Analyse von Daten und Informationen, die wir erhalten.

Es handelt sich um einen Prozess, der nahezu allen Lebensformen vertraut ist und der tatsächlich essenziell für Existenz und Evolution ist.

Tiere müssen saisonale Muster, Muster von Fressfeinden und Muster von Lebenssystemen erkennen, um fressen, sich fortpflanzen und ihren Nachwuchs versorgen zu können. Es handelt sich um angeborene Eigenschaften, die praktisch alle Lebensformen entwickeln müssen, um zu überleben.

Auch Menschen müssen Muster erkennen – nicht nur, um zu überleben, sondern auch, um in der Gesellschaft und in Gemeinschaften funktionieren zu können.

Wir müssen Verkehrsmuster, Wettermuster und Muster des täglichen Lebens erkennen.

Schon in unseren frühesten Bildungserfahrungen müssen wir die Muster der Wochentage erkennen. Babys lernen bereits in jungen Jahren, was sie nach dem Aufstehen, nach dem Mittagessen und vor dem Schlafengehen tun werden. All das geschieht aufgrund von Mustererkennung. Die Routine ist das Ergebnis eines Musters, und das Muster bestimmt die Routine.

Schulkinder erkennen den Reiz einer klingelnden Schulglocke, die Signale einer Lehrkraft und die Interaktionen auf dem Schulhof.

Wenn sie dann älter werden und ins Berufsleben eintreten, wiederholen sie diese Muster entweder oder versuchen, sie zu durchbrechen. Manche Kinder lehnen die Muster ab, die sie früh gelernt haben, und machen sich selbstständig, anstatt den Schulalltag in einem Beruf zu reproduzieren. Andere behalten dieselben Muster ihr ganzes Leben lang bei.

Was für Menschen an Mustern noch wichtiger ist als die Muster selbst, ist das, was wir mit diesen Mustern machen.

In der Medizin zum Beispiel können Ärztinnen und Ärzte, wenn sie bei einem großen Prozentsatz von Patienten ein Muster erkennen, logische Schlussfolgerungen ziehen und Diagnosen stellen.

In der Pharmaindustrie können Wissenschaftler lebensrettende Medikamente entwickeln, wenn sie ein sich wiederholendes Muster erfolgreicher Reaktionen auf einen Reiz erkennen.

In der Wirtschaft können Unternehmen Muster aus Big Data zu Käufen und Kundenfeedback erkennen, Produkte verbessern und Gewinne steigern.

Sogar im Personalwesen kann Mustererkennung genutzt werden, um zu erkennen, was eine langfristige Beschäftigung von Mitarbeitenden fördert (was sich deutlich positiv auf das Unternehmensergebnis auswirkt) und um die Arbeitsbedingungen gezielt zu verbessern.

Mustererkennung im maschinellen Lernen

In den letzten Jahrzehnten hat maschinelles Lernen den Menschen bei der Mustererkennung erheblich entlastet. Da Softwareingenieure Systeme entwickelt haben, die Muster erkennen können, sparen Menschen heute Millionen von Stunden und enorme Kosten.

Heute sind Menschen dafür verantwortlich, die Daten in ein Softwaresystem einzugeben, und das System kann die Muster, für die es entwickelt wurde, wesentlich schneller identifizieren.

In jüngerer Zeit sind diese Maschinen sogar in der Lage, weiterzulernen und ihre Intelligenz zu steigern, während sie zusätzliche Daten und Eingaben erhalten.

Darüber hinaus wird viel Arbeitsaufwand eingespart, da viele Menschen inzwischen selbst Daten eingeben, etwa durch das Ausfüllen von Online-Fragebögen und das Speichern ihrer Informationen im Internet. Wo früher eine Mitarbeiterin oder ein Mitarbeiter mit einer Person zusammensitzen musste, um Informationen auf Papier festzuhalten und anschließend in ein System einzugeben, das diese Daten analysieren und Muster erkennen konnte, kann heute jede Person ihre Informationen direkt selbst eingeben – und die Maschine übernimmt den Rest.

Was ist Mustererkennung in der KI?

Dieser Wandel und die rasante Weiterentwicklung beim Einsatz künstlicher Intelligenz bedeuten nicht nur Zeit- und Kosteneinsparungen, sondern potenziell auch die Rettung von Menschenleben.

Medizinische Informationen können extrem schnell erkannt und weitergegeben werden. Medikamente können innerhalb von Tagen oder Wochen statt in Monaten oder Jahren entwickelt werden.

Und natürlich können Unternehmen in Wirtschaft und Finanzwesen Kosten senken, während der Markt weiterhin nahezu exponentielle Renditen erzielen kann.

Schließlich gibt es heute Anwendungen, die Unternehmen jeder Größe bei ihren alltäglichen, monotonen Aufgaben unterstützen, etwa bei der Erkennung von Daten und Mustern.

Bei Oculyze haben wir eine Bildanalysetechnologie entwickelt, die methodische Mustererkennung mit künstlicher Intelligenz und Deep Learning kombiniert. Dadurch können wir robustere Systeme mit weniger Daten entwickeln als mit Deep Learning allein. Wir automatisieren professionelle Bildanalysen, indem wir methodische Mustererkennung mit künstlicher Intelligenz (KI) und Deep Learning verbinden, um einige der besten Computer-Vision-Softwares zu schaffen, die auf dem Markt erhältlich sind. Diese Basistechnologie, die in den Oculyze-Hefezellzählern für Bierbrauer, Winzer und Bioethanol-Produzenten eingesetzt wird, hat Hunderte von Hefelaboren, Ethanolanlagen, Brauereien und Weingütern aller Größen weltweit überzeugt.

Durch die Kombination von KI und Cloud-Technologie haben wir ein flexibles und erschwingliches System geschaffen, das die Erfahrung vieler zum Vorteil jedes Einzelnen nutzt. Die Proben aus den Geräten ermöglichen es den Algorithmen in der Cloud, kontinuierlich dazuzulernen und die Computer-Vision-Software für alle Nutzer stetig zu verbessern. So wird die Oculyze-Computer-Vision-Software immer besser.

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